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公开(公告)号：CN108171432B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810007254.4
申请日：2018-01-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于多维云模型‑模糊支持向量机的生态风险评价方法，先应确定评价因子及评价标准，将多个评价因子视为支持向量机样本的多个属性，并根据评价标准将生态风险分为多个等级，再者根据分级指标确定云模型参数，将超熵视为服从正态分布的参数k和熵的乘积，通过正向多维正态云发生器产生各个等级的具有多个属性的训练样本并计算样本隶属于特定等级的确定度，生成训练样本集，其次进行模型的建立及参数优化，选定高斯函数作为核函数，并用一对一方法，产生多个二类分类器从而组合成多类分类器，利用K‑折交叉检验和网格法进行参数寻优，确定最优参数C及σ，应用云发生器产生的训练样本集训练样本，建立模型。最终应用模型对地区的实测数据进行分类，判定该地区的生态风险等级，实现多因子下的综合生态风险评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108171432A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810007254.4
申请日：2018-01-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于多维云模型‑模糊支持向量机的生态风险评价方法，先应确定评价因子及评价标准，将多个评价因子视为支持向量机样本的多个属性，并根据评价标准将生态风险分为多个等级，再者根据分级指标确定云模型参数，将超熵视为服从正态分布的参数k和熵的乘积，通过正向多维正态云发生器产生各个等级的具有多个属性的训练样本并计算样本隶属于特定等级的确定度，生成训练样本集，其次进行模型的建立及参数优化，选定高斯函数作为核函数，并用一对一方法，产生多个二类分类器从而组合成多类分类器，利用K‑折交叉检验和网格法进行参数寻优，确定最优参数C及σ，应用云发生器产生的训练样本集训练样本，建立模型。最终应用模型对地区的实测数据进行分类，判定该地区的生态风险等级，实现多因子下的综合生态风险评价。
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公开(公告)号：CN110942257B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911239918.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，收集流域内的水文气象资料，对水库蓄水前后天然期和影响期分别逐月构建线性水温回归模型，再重构影响期的天然径流，进而重构天然水温序列，利用重构的天然水温与实测水温的差异，分析水库调蓄和环境因子对下游水温变化的贡献；本发明将水库调蓄和环境因子对水温变化的二元归因分析，细分为水库调蓄作用下水温‑气温相互作用变化、径流模式变化和天然情境下气温变化、流量变化的四元归因分析，能够科学准确地判断水库对水温的影响程度，定量评估出水库下游河流水温变化的原因。
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公开(公告)号：CN110942257A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911239918.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种水库调蓄和环境因子对下游河流水温变化定量分析方法，收集流域内的水文气象资料，对水库蓄水前后天然期和影响期分别逐月构建线性水温回归模型，再重构影响期的天然径流，进而重构天然水温序列，利用重构的天然水温与实测水温的差异，分析水库调蓄和环境因子对下游水温变化的贡献；本发明将水库调蓄和环境因子对水温变化的二元归因分析，细分为水库调蓄作用下水温-气温相互作用变化、径流模式变化和天然情境下气温变化、流量变化的四元归因分析，能够科学准确地判断水库对水温的影响程度，定量评估出水库下游河流水温变化的原因。
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公开(公告)号：CN109165455B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811025120.1
申请日：2018-09-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于互信息和vine copula的水文相依结构建模方法，首先，利用互信息及条件互信息度量水文变量的相关关系及不确定性，结合相关性最强及不确定最小原则，选择vine copula的结构，从第一棵树开始，计算两两配对变量的互信息，选择使互信息之和最大化的配对方式作为树的边，再计算可能配对变量的条件互信息，选择使得条件互信息之和最大化的配对方式作为树2，重复直到整棵树结构确定。其次，根据确定的树结构，拟合边缘分布，做拟合优度检验，从树1开始，利用AIC准则确定边的copula类型，估计参数，做拟合优度检验，接着计算变量的条件边缘分布，并重复确定copula类型、估计参数和检验步骤，直到所有树都确定。连接所有的树和边，完成水文相依结构的建模。
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公开(公告)号：CN109165455A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811025120.1
申请日：2018-09-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于互信息和vine copula的水文相依结构建模方法，首先，利用互信息及条件互信息度量水文变量的相关关系及不确定性，结合相关性最强及不确定最小原则，选择vine copula的结构，从第一棵树开始，计算两两配对变量的互信息，选择使互信息之和最大化的配对方式作为树的边，再计算可能配对变量的条件互信息，选择使得条件互信息之和最大化的配对方式作为树2，重复直到整棵树结构确定。其次，根据确定的树结构，拟合边缘分布，做拟合优度检验，从树1开始，利用AIC准则确定边的copula类型，估计参数，做拟合优度检验，接着计算变量的条件边缘分布，并重复确定copula类型、估计参数和检验步骤，直到所有树都确定。连接所有的树和边，完成水文相依结构的建模。
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